主题：金融投资讨论
问题：什么是智能投顾？
回答：先了解投资顾问是干什么的，才能对智能投顾有更清醒的认知：我在下面这个问题有详细的回答最近这么火的智能投顾是什么？ - 美国最近“智能投顾”（Robo-Advisor）这个话题确实火得不得了，作为这个行业较早开始摸索实践的从业者（氪空间第四期项目“理财魔方”获1000万人民币天使轮融资，要做中国化的智能资产管理应用_36氪、36氪首发｜理财魔方完成2000万Pre A轮融资，智能投顾暖风将至？）,也发现最近一段时间对这个领域感兴趣的记者和VC机构是越来越多。虽然苦逼吭哧了一年多的创业终于成了大家都看好的大方向，但我同时也发现，如前两年的P2P一样，很多鱼龙混杂的平台开始打着“智能投顾”的旗号，一面坑用户，一面圈投资人的钱，没有静下心来好好巩固自己的智能投资管理系统，这对整个行业的健康发展都是不利的。所以看到知乎上有“智能投顾”这个话题，感觉还是应该把这个概念说清楚，行业也应该在喧嚣中沉下心来把基础的事情做好。当然本人的理解也有不完善的地方，欢迎大家一起讨论。———分割线1———回答这个问题前我们先看看行业相关数据以理财行业里面最为标准化的公募基金数据来看，整个基金产品和基金销售在中国可以说已经发展得非常充分。截止16年6月中国公募基金资产规模已达7.95万亿元，公募基金公司108家，基金产品数量达3114只。销售端有银行、券商、第三方基金销售平台、电商、直销等众多销售渠道百花齐放。6月末公募资产规模达7.95万亿元。 不仅基金产品多，而且基金投资收益也都还不错 先看基金六个月业绩：过去24个半年里只有7次亏损；平均半年收益率8%；投资任意一只基金满半年正收益概率71.8%。再看基金一年业绩：过去12年里只有两年亏损；平均年收益率19.2%；投资任意一只基金满一个自然年度正收益概率79.8%。但基金投资者却往往是亏钱的从基金赎回比例数据来看，投资者平均持基时间约为一个季度：在投资用户踊跃申购之后的一个季度往往伴随着大幅亏损，说明投资用户在赔钱：来，我们一起把重要的事情说三遍：
 投资产品在挣钱，投资用户在赔钱！
 投资产品在挣钱，投资用户在赔钱！
 投资产品在挣钱，投资用户在赔钱！
 基金行业发展得那么好，产品也很挣钱，为什么投资用户却是赔钱的？“做投资决策，最重要的是要着眼于市场，确定好投资类别。从长远看，大约90%的投资收益都是来自于成功的资产配置。”
  ---“全球资产配置之父”加里·布林森上面这段话清晰地说明了投资收益中资产配置的重要性，而资产配置又是投资顾问的重要职能，中国理财市场里存在大量挣钱的金融产品，也有大量低学历的金融销售，但恰恰缺少大量优秀的投资顾问，缺少专业人才给投资用户做资产配置，这也是为什么中国大部分投资用户会赔钱。缺少投资顾问是中国用户投资赔钱的最重要原因！———分割线2———什么是投资顾问：既然投资顾问这么重要，在介绍智能投顾之前先让大家了解什么是投资顾问。在国内大家对投资顾问（Financial Advisor简称FA）可能都比较陌生或理解有偏差，但投资顾问在美国这样的金融发达国家是却比较常见（美国人民当了100多年的韭菜，到上世纪70年代左右最终认命自己打不过市场和机构，干脆把钱交给投资顾问管理）。准确定义投资顾问是干什么的，首先要了解一下发达金融体系里投资理财行业的分工。发达的金融产业依靠的是专业化分工和规模效应，投资理财领域如下图存在“金融产品”和“投资顾问”两个层面的分工：1)金融产品：金融产品本质上是为大众或专业投资者提供基础的投资工具。公募基金就是最典型的标准化投资工具，举个栗子，如果你非常看好互联网行业，你就可以选择互联网投资方向的基金，而该基金专攻方向就是通过专业的调查研究，选择最有前景、价值被低估的互联网公司股票进行投资，并通过这种投资获得尽可能的收益；金融产品一般是不进行资产配置的，好比一个明确投资互联网行业的基金就不应该去投资钢铁行业的股票，否则就违背了大家申购这个基金的初衷（当然国内这种挂羊头卖狗肉的基金数量不少，韭菜身边到处是坑啊）。2)投资顾问：投资顾问是连接用户端和金融产品端的重要桥梁投资顾问连接用户端——通过一系列细致深入的访谈了解用户的风险偏好这里面的关键是用户有时候实际表达与他真实的风险偏好是有差异的。比如隔壁老王说他有30万要理财，目标是半年后能买辆劳斯莱斯，如果真的按照老王的意思直接给他组合资产，最后大概率是30万被完全亏掉，因为极高收益都是伴随的极大风险，但这其实并不是老王真正期待的的。所以判断客户真实的风险偏好需要理财顾问非常专业细致的沟通，而这种沟通成本往往是非常高的。投资顾问连接产品端——根据不同用户的风险偏好定制的配置资产组合但凡涉及“投资”，比“收益”本身更重要的事情，永远是“风险”。资产配置就是在风险确定的情况下，给出在该风险下最高收益率的投资组合方案。如果投资高比例的股票基金是为了在更高风险下追求高收益和高流动性，那么投资更多货币基金却是在低收益下获得高流动性和几乎无风险。如果只看收益不看风险，不管你的决策怎样，投资结果怎样，其性质都是感性的，或者说就是赌博，一个典型的例子就是风险不透明的P2P。资产配置有很多现成方法论，如：Markowitz Mean-Variance Model，Black–Litterman Model等等，当然实践使用中还需要根据实际情况调整一些参数，鉴于是科普就不在这里一一展开了。总之，如果把金融行业类比餐营业的话，那么金融产品就好比是各种食材，按标准配料，类型丰富；而投资顾问则是厨子，选择并加工上好的食材，最后做成客人喜爱的大餐。人精力有限，术业也有专攻，想在两、三个领域同时做到顶尖水平几乎是不可能的，所以专业的事情还需要专业机构来承担。———分割线3————智能投顾一般来讲智能投顾就是人工智能＋投资顾问的结合体，搞清楚上面什么是投资顾问后就应该好理解了。（当然金融领域类也有人工智能＋金融产品结合的方向，比如说量化投资Hedge Quant，下面也会有介绍）与传统投资顾问一样智能投顾依然承担者用户和金融产品之前的桥梁作用，那么人工智能又是如何发挥这个桥梁作用的呢？通过算法和模型定制风险资产组合计算机的普及解决了几十年前金融统计计算效率的问题。几十年前不少大学还都没有计算机，一个简单的线性回归（linear regression）都需要几个研究生算几个小时，通过手工计算一个几十年序列收益均值的协方差矩阵，想想就要崩溃了，等算完了，估计投资机会也过去了。将计算机引入金融研究，极大的提高了金融的运行效率，大规模金融统计计算终于成为了现实。这几年也能看到不少机器学习如SVM、神经网络、甚至深度学习deep learning做股票预测的论文。所以金融投资拥抱计算机和智能算法过去就一直存在，人工智能与金融未来只会结合的更加紧密。具体在资产配置这块应用，可以通过资产配置模型由计算机得出最优投资组合，也可以通过多因子风控模型更好更准确的把握前瞻性风险，还可以通过信号监控、量化手段制定择时策略。计算机的加入让资产配置做得更精准，也让投资决策变得更加理性。通过大数据识别用户风险偏好随着这几年互联网应用的增多和数据积累，我们可以看到类似亚马逊向我们推荐个性化的商品、netflix推荐个性化的影视节目、还有今日头条这样推荐个性化的新闻。同样在智能理财领域也是根据用户这块大数据识别用户的个性化的风险偏好，根据不同的风险偏好提供个性化的理财方案。这样一个好处在于解决前面说的传统理财顾问通过沟通识别风险偏好的带来的高成本问题，羊毛出在羊身上，这种成本最终也会反映在用户的投资收益里面，降低这块的成本就是帮用户提升收益。更厉害的地方在于这种风险偏好的识别可以实时动态计算，一般风险偏好会表现为恐惧和贪婪两个方面，而且并不是固定不变的，大部分人的风险偏好会随着市场涨跌、收入水平等因素的变化而波动。比如15年上半年牛市的时候很多人都进入了股票市场，这就是贪婪导致的风险偏好的提升，但到了15年下半年熊市的时候，大家的风险偏好因恐惧又开始下降。如果是理财顾问来做这件事情，得到结论可能会有一定的滞后性，另外带来额外的沟通成本也会增加不少。总之因为客户收入、年龄、性别、心理特征的差异会产生不同的风险偏好和风险偏好变化轨迹，根据这样的特性智能理财就要做到千人千时千面。因此识别智能投顾就有以下四个标准，离开这些标准说自己是智能投顾都是耍流氓：1、通过大数据获得用户个性化的风险偏好及其变化规律2、根据用户个性化的风险偏好结合算法模型定制个性化的资产配置方案3、利用互联网对用户个性化的资产配置方案进行实时跟踪调整4、不追求不顾风险的高收益，在用户可以承受的风险范围内实现收益最大化当然大家也要理性的认识到，在智能理财领域计算机还无法完全替代人，在一些关键时刻还是需要人依靠专业经验来做决策，如果100%依赖计算机也会导致一些特殊风险的出现，所以在相当长的一段时间内智能理财也都会保持人工智能＋专业经验的状态。我非常坚信智能投顾在中国有比美国更广阔的发展前景，看看电商，淘宝、京东加起来市场份额比amazon还大，为什么？因为中国线下零售太弱了，没有沃尔玛等那样的垄断机构成为竞争者。你再看看现在国内线下投顾市场是个什么水平，比中国零售当年还弱。如果你对中国智能投顾的未来有信心，欢迎大家加入一起为行业的未来奋斗！———分割线4———中美智能投顾的差异说到智能投顾，不得不说美国的Wealthfront、Betterment、Future Advisor等这些公司曾经也是我们的模仿对象，也是现在很多国内智能投顾公司号称的模仿对象。但经过我们一年的创业实践，通过长期大量用户数据的积累分析，我们认为如果完全模仿Wealthfront这样的美国公司，在中国必然没有前途。国内还没有文章详细解读过Wealthfront，我先介绍一下吧。Wealthfront的首席投资官是大名鼎鼎的Burton Malkiel，Princeton的大学教授，《A Random Walk Down Wall Street》（书中文名是《漫步华尔街》，吐槽这个翻译）的作者，这本书基本代表了被动投资（Passive Investing）的投资哲学，即不能长期战胜市场，所以只应该集中精力在三件事情上：1、多样化分散投资；2、降低支付费用；3、降低税负（非401K部分投资在美国要交投资所得税）这个逻辑在于，既然长期战胜不了市场，那就干脆直接投资市场算了（投资指数ETF），而且要投资不同的相关性弱的ETF，当然中间也需要识别用户风险，根据风险定制资产配置方案，并且低频做rebalance。当然，如果大家都是这么做，那大家的收益和风险也就差不多，Wealthfront还有什么独特优势和市场价值？既然收益一样那就比费用呗，依托互联网的低人工费用，Wealthfront成功的把费用降到了0.25%，线下大量支付1.50%佣金的用户看了会怎么想，这意味着一年收益瞬间就可以提升1.25%的收益啊，要知道美国银行存款利率接近于零啊，立马大量的用户就被互联网抢过来了。Wealthfront按照Burton Malkiel的投资哲学去执行，效果还不错，2011年底发展到现在，最新的AUM（Assets Under Management）是$3.52 billion，去年同期是$2 billion，发展速度还是挺快的。但是我说这个投资哲学只适用于美国，为什么呢？看图： 以S&P500指数为例，在Wealthfront发展的过去5年可以用收益高（年化收益9.3%，在美国同期存款和货币基金收益几乎为0%）波动小来形容，投资这种指数让客户赚得脸都笑歪了，能不成功吗？但如果在中国投资指数并长期被动投资，结果会是这样：与S&P500指数相比，沪深300过去5年是这样的，年化收益只有0.06%（余额宝最高的时候都有6%啊），而且一不小心买在了去年6月的最高点，资产直接缩水近50%，让中国用户像Wealthfront这样持续投资指数，公司玻璃就等着挨砖吧。所以像美国智能投顾这样按被动投资法，在中国做指数投资，用户肯定拿不住。所以我们现在结合一年多的实际经验，也引入了熟悉中国基金业的著名研究专家，潜心搞了大半年，终于找到了我们认为适合于中国市场的智能投顾之道。至于是什么，这个已经离题就不说了，以后会让大家知道！ ———分割线5———最近看到一些文章把一切计算机参与的金融活动都纳入到智能投顾的这个范畴，这样理解是有偏差的，下面说两个容易混淆的概念1、量化投资(Hedge Quant)量化投资大部分交易是由计算机完成，也使用各种模型算法，但主要只针对股票和商品的现货、期货、衍生品市场，并不涉及大类资产的配置，量化投资并不等同于智能投顾。量化投资也有两大的分支：技术分析和无风险套利技术分析也就是国内各种“大师”经常说的MACD、KDJ、二八轮动等，特点是能止损，但胜率低，收益要看天吃饭；后者运用的金融工程里面的无套利定价原理，利用计算机强大的计算能力寻找市场上的无风险套利(Arbitrage)机会，所有Arbitrage的基础，就是在高度有效 (Efficient) 的市场中发现微小的失衡。这方面最著名的投资机构当属Jim Simons的Renaissance
 Technologies，他的独门秘籍据说来自麻省理工等从事密码破译和语音识别的数理高手。国内做的比较不错的有申毅（此人去年对国家救市方法的质疑上过很多媒体的头条如何评价申毅在第一财经针对目前股市的言论和建议？ - 金融，有没有印象？），原高盛ETF部门的负责人，但在国内主要做私募，基金开放期非常短，门槛高非土豪投不了。总之量化投资只能算是交易策略范畴，投资品类集中也会导致风险不够分散，就算是Jim Simons也有表现平平的时候业绩惨淡 量化巨擘“文艺复兴”关闭10亿美元基金。现在有很多量化投资的金融产品为了营销也打着智能投顾的旗号，大家要注意识别。而智能投顾是把量化投资的对冲基金作为一个资产大类加入到整个资产配置之中。2、P2P债权的风控识别(Credit Risk Analysis)传统银行在贷款的时候会对贷款主体进行风险识别和控制，避免把钱带给信誉较差的带块主体导致坏账。当然传统银行更多的是靠人和流程来控制，P2P在这块的创新主要是运用了计算机算法，输入贷款主体的特征（如收入、职业、历史还款记录等），通过逻辑回归或者机器学习的方法，算出贷款主体未来按期还款的概率，提升了单一靠人贷款工作的效率。可以看出来这种计算对贷款主体的风险识别虽然也大量运用了计算机和算法，但是他是为贷款机构服务的，并没有解决普通投资者的长期资产配置问题，只有智能但无投顾。所以你只要看到P2P平台说自己是智能投顾，那多半都是假的，小心被骗。